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基于深度学习的葡萄芽检测

基于深度学习的葡萄芽检测

  • 分类：植物表型资讯
  • 作者：PhenoTrait
  • 来源：植物表型资讯
  • 发布时间：2020-10-07 06:10
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【概要描述】本文提出了一种基于全卷积网络MobileNet体系结构（FCN-MN）的葡萄花芽检测方法。

基于深度学习的葡萄芽检测

【概要描述】本文提出了一种基于全卷积网络MobileNet体系结构（FCN-MN）的葡萄花芽检测方法。

  • 分类：植物表型资讯
  • 作者：PhenoTrait
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在葡萄栽培中，视觉检测是测量相关变量的必要任务。在多数情况下，视觉检测可以通过计算机视觉方法实现自动化。芽的检测就是其中一项视觉任务，是测量重要变量的核心，例如：测量芽的日照、自主修剪、计数、分类类型、几何特征、节间长度、芽面积和芽发育阶段等。本文提出了一种基于全卷积网络MobileNet体系结构(FCN-MN)的葡萄花芽检测方法。

 

基于提出的全卷积网络，本文提出的FCN-MN网络架构图

 

这项工作中使用的补丁程序的集合

 

为了验证该体系结构的性能，在检测任务中，与一种芽检测的强方法进行了比较，并在检测的三个方面进行了改进：分割、对应识别和定位。在最佳配置参数下，该方法的检测精度为95.6%，召回率为93.6%，正确检测(即掩模与真芽重叠的检测)的平均骰子测量值为89.1%。最后，我们讨论了FCN-MN的这些结果如何在实际应用中准确测量，实现最佳性能。

 

FCN-MN和SW的S分布的直方图

 

来源：

Wenceslao Villegas Marset W V, Pérez D P, Díaz C A and Bromberg F. Deep Learning for 2D grapevine bud detection. arXiv:2008.11872.

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